除了简单的人脸对比,face_recognition还支持在图片上进行人脸标注。你可以使用face_locations函数来获取人脸的位置,并在图片上绘制矩形框。 ```pythonfrom PIL import Image, ImageDrawimport numpy as np 加载图片并检测人脸位置 unknown_image = face_recognition.load_image_file(“unknown.jpeg”)face_locations = ...
face_recognition库背后依赖于dlib,这是一个用于机器学习算法的C++库,包含了很多图像处理功能,face_recognition在此基础上封装了人脸检测、识别等功能。 1-1人脸比对原理 1-1人脸比对是指比较两张图片中的人脸,判断它们是否属于同一个人。其基本原理是通过人脸检测找到图片中的人脸,然后提取这些人脸的特征向量,最后比较...
facesLocate=face_recognition.face_locations(frameRGB) #进行特征编码 faceEncoded=face_recognition.face_encodings(frameRGB,facesLocate) #遍历检测的人脸和库中读取的图片进行对比,计算其相似度 name='unknow' for(top,right,bottom,left),face_encodinginzip(facesLocate,faceEncoded): #进行匹配 matchs=face_rec...
pipinstallface_recognition opencv-python 1. 使用Face Recognition 进行人脸比对 下面的示例代码演示了如何使用 Face Recognition 库进行人脸比对。 importface_recognition# 加载人脸图像image_of_person1=face_recognition.load_image_file("person1.jpg")image_of_person2=face_recognition.load_image_file("person2....
face_recognition是世界上最简单的人脸识别库，使用 dlib 最先进的深度学习人脸识别技术构建。 该模型的准确率为 99.38%。二、获取人脸的128位数组编码 使用两个演员的脸测试，只用了这两张正脸进行识别，如果要识别准确，得准备多种角度的照片，才能比较精准。下面我们编写代码来获取上面图像的128位的描述信息。1、...
示例二(识别图片中的所有人脸并显示出来): # filename : find_faces_in_picture.py# -*- coding: utf-8 -*-# 导入pil模块 ,可用命令安装 apt-get install python-ImagingfromPILimportImage# 导入face_recogntion模块,可用命令安装 pip install face_recognitionimportface_recognition# 将jpg文件加载到numpy ...
pip install face_recognition 安装dlib 在安装face_recognition的过程中会出现报错,或者长时间卡在dlib相关的环节。此时就要单独安装dlib了。 去github或者dlib.net下载一个dlib的源码包,解压,进入到setup.py的相关目录 执行命令 Python setup.py install 它会编译dlib并且安装python的dlib扩展包。
importface_recognition 新建一个python函数get_face_encodings,用来获取人脸部分的编码,后面可以根据这个编码来进行人脸比对。 defget_face_encodings(image_path): """ It takes an image path, loads the image, finds the faces in the image, and returns the 128-d face encodings for each ...
先说结论: 通过 python3 + 摄像头库(opencv) +人脸识别库(face-recognition) 实现. GitHub - ageitgey/face_recognition: The world's simplest facial recognition api for Python and the command line 有依赖需要安装,主要是dlib 选型 尝试过 go 的 go-face,在识别时发现只支持 jpeg.于是换成了 py,简单了...